這樣我們可以得到一個(gè)帶正則項(xiàng)的損失函數(shù)： 可以看到难述，這個(gè)誤差函數(shù)中后面一部分與SVM中的目標(biāo)函數(shù)類似，我們再將二次誤差函數(shù)替換為?個(gè)? -不敏感...

今天我們來探究一下比較令人頭疼的一個(gè)問題互艾，SMO算法。 1讯泣、求解問題 我們首先來回顧一下我們要解決的問題纫普，在將SVM原始問題轉(zhuǎn)換成為對偶問題之后...

1拳锚、離群點(diǎn) 在最開始討論支持向量機(jī)的時(shí)候假栓，我們就假定，數(shù)據(jù)是線性可分的晌畅，亦即我們可以找到一個(gè)可行的超平面將數(shù)據(jù)完全分開但指。后來為了處理非線性數(shù)據(jù)，...

1、線性可分到線性不可分 前面我們介紹了線性情況下的支持向量機(jī)棋凳，它通過尋找一個(gè)線性的超平面來達(dá)到對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的目的拦坠。不過，由于是線性方法剩岳，所以...

上一講我們介紹了最優(yōu)化問題的兩種形式拍棕，無約束的和等式約束條件下的晓铆，這一講，我們主要介紹不等式約束條件下的最優(yōu)化問題绰播，并介紹一下我們的KKT條件骄噪。...

上一講中我們介紹了最大間隔分類器的概念，這一節(jié)掌实，我們介紹一下什么是支撐向量： 1陪蜻、支撐向量 支撐向量的英文名叫supporting vector...

上一節(jié)，我們了解了函數(shù)間隔和幾何間隔的概念贱鼻，明確了我們要使用幾何間隔來計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)到超平面的距離宴卖，這一節(jié)，我們將最大間隔分類器的概念忱嘹。 1嘱腥、最大間...